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ダミーチートシートのデータマイニングの一部

データマイニングのためのクロスインダストリー標準プロセス （ CRISP-DM ）は、データマイニングプロセスの主要なフレームワークです。オープンスタンダードです。誰でもそれを使用することができます。以下のリストは、プロセスのさまざまな段階を説明しています。

• ビジネスの理解： あなたが解決しようとしている問題、それがあなたの組織にどのような影響を及ぼしているのか、それを解決するための目標を明確に理解してください。このフェーズのタスクには、次のものが含まれます。

  <！あなたのビジネス目標を特定する

  • あなたの状況を評価する

  • データマイニングの目標を定義する

  • プロジェクト計画を作成する

  • データの理解：

• それを文書化し、データ管理とデータ品質の問題を特定します。このフェーズのタスクは次のとおりです。 データの収集

  • 記述

  • - >
    探究

  • 品質の確認

  • データの準備：

• データをモデリングに使用する準備を整えます。 データの選択

  • データのクリーニング

  • 構築

  • 統合

  • 書式設定

  • モデリング：

• データ内のパターンを特定するために数学的手法を使用します。このフェーズのタスクは次のとおりです。 <！ - 技法の選択

  テストの設計

  • 建物モデル

  • モデルの評価

  • 評価：

  • 発見したパターンをレビューし、ビジネスの可能性を評価します。この段階のタスクは次のとおりです。

• 結果の評価 プロセスのレビュー

  • 次のステップの決定

  • 展開：

  • このフェーズのタスクには、次のものが含まれます。

• 計画の展開（データマイニングの発見を統合するための方法） 最終結果のレポート

  • 最終結果の確認